【老生谈算法】灰度预测MATLAB代码.doc

灰度预测MATLAB代码解析 灰度预测是一种常用的时间序预测方法，通过对历史数据的分析和处理，预测未来某个时间点的值。该方法广泛应用于经济学、金融学、物流等领域。本文将通过MATLAB代码，详细介绍灰度预测的实现过程。 灰度预测的基本原理 灰度预测的基本原理是将历史数据转换为灰度累加序列，然后使用指数函数对其进行拟合，最后通过反演得到预测值。该方法的关键是对历史数据的处理和累加序列的构建。 MATLAB代码解析 下面是MATLAB代码的解析： 1. 定义了一个数组x，包含了10个数据点。 ```matlab x=[17.12 16.98 16.57 15.64 14.64 14.03 13.38 12.86 12.41 12.29 12.40]; ``` 2. 然后，计算数组x的长度，并将其存储在变量sizexd2中。 ```matlab sizexd2 = size(x,2); ``` 3. 接下来，使用for循环对数组x进行累加生成。 ```matlab k=0; for y1=x k=k+1; if k>1 x1(k)=x1(k-1)+x(k); %累加生成 z1(k-1)=-0.5*(x1(k)+x1(k-1)); %z1 维数减 1，用于计算 B yn1(k-1)=x(k); else x1(k)=x(k); end end ``` 在这个循环中，我们首先将数组x的每个元素累加生成，得到x1序列。然后，我们计算z1序列，用于计算矩阵B。我们计算yn1序列，用于计算预测值。 4. 接下来，我们计算矩阵B和矩阵YN。 ```matlab sizez1=size(z1,2); z2 = z1'; z3 = ones(1,sizez1)'; YN = yn1'; YNB=[z2 z3]; ``` 5. 然后，我们使用矩阵B和矩阵YN计算参数au。 ```matlab au0=inv(B'*B)*B'*YN; au = au0'; ``` 6. 我们计算预测值a、u和u/a的值。 ```matlab afor = au(1); ufor = au(2); ua = au(2)./au(1); ``` 7. 我们输出预测的a、u和u/a的值，并计算时间响应方程。 ```matlab constant1 = x(1)-ua; afor1 = -afor; x1t1 = 'x1(t+1)'; estr = 'exp'; tstr = 't'; leftbra = '('; rightbra = ')'; strcat(x1t1,'=',num2str(constant1),estr,leftbra,num2str(afor1),tstr,rightbra,'+',leftbra,num2str(ua),rightbra) ``` 结论 本文通过MATLAB代码，详细介绍了灰度预测的实现过程。我们首先定义了数组x，然后使用for循环对其进行累加生成。接着，我们计算矩阵B和矩阵YN，并使用矩阵B和矩阵YN计算参数au。我们计算预测值a、u和u/a的值，并输出时间响应方程。该方法可以广泛应用于经济学、金融学、物流等领域。